Attribution Google vs Meta: come leggere e confrontare i dati

Risposta rapida

Confrontare i dati di attribuzione di google e meta richiede una comprensione approfondita dei diversi modelli e delle metodologie di misurazione adottate da ciascuna piattaforma, essenziale per ottimizzare le strategie di marketing e allocare il payback period in modo efficace.

Punti chiave

i modelli di attribuzione predefiniti di google analytics (data-driven) e meta ads (last touch nel manager, ma personalizzabile) differiscono significativamente, portando a discrepanze fino al 30-40% nelle metriche di conversione se non allineati o interpretati correttamente.
per un'analisi accurata, è fondamentale implementare un sistema di tracciamento server-side (es. Google tag manager server-side) e utilizzare un approccio cross-platform come l'analytics & attribution api, che consente di consolidare i dati e applicare modelli di attribuzione unificati.
l'ottimizzazione del roi digital marketing attraverso l'analisi comparativa dei dati di attribuzione può portare a un aumento stimato del 15-25% nell'efficienza della spesa pubblicitaria, migliorando la performance delle campagne e la redditività complessiva.

Nel panorama complesso del digital marketing odierno, navigare tra i dati di attribuzione forniti da piattaforme come google e meta è diventato una sfida quotidiana per marketing manager e imprenditori. La disparità nei numeri è un fenomeno comune e spesso frustrante: un click attribuito a Google Ads potrebbe essere contabilizzato come conversione da meta, e viceversa. Questa discrepanza non è un errore, ma il risultato di filosofie di tracciamento e modelli di attribuzione intrinsecamente diversi. Comprendere queste differenze non è solo una curiosità tecnica, ma una necessità strategica per ottimizzare il roi, allocare il budget in modo efficiente e, in ultima analisi, guidare la crescita del proprio business.

Questo articolo si propone di demistificare il confronto tra i dati di attribuzione di google e meta, offrendo una guida pratica e approfondita. Esploreremo le metodologie di tracciamento, i modelli di attribuzione predefiniti e le strategie avanzate per allineare i dati, consentendovi di prendere decisioni più informate e strategiche. Attraverso esempi pratici e consigli operativi, vi forniremo gli strumenti per superare le sfide poste dalla misurazione frammentata del customer journey.

Comprendere le basi: i modelli di attribuzione e le finestre di conversione

Prima di addentrarci nelle complessità, è cruciale avere ben chiari i concetti fondamentali di attribuzione e finestre di conversione. Questi due elementi sono i pilastri su cui si basano tutte le misurazioni e, di conseguenza, le discrepanze tra le diverse piattaforme.

Cosa sono i modelli di attribuzione?

I modelli di attribuzione sono regole, o insiemi di regole, che determinano il modo in cui il credito per una conversione viene assegnato ai vari touchpoint lungo il customer journey. Ogni modello distribuisce il valore della conversione in modo diverso, influenzando direttamente ciò che viene considerato un "contributo" al successo finale.

modello last click (ultimo clic): attribuisce il 100% del credito all'ultimo touchpoint cliccato prima della conversione. è il modello più semplice e il più comune di base, spesso utilizzato da meta ads per il reporting predefinito (sebbene sia personalizzabile).
modello first click (primo clic): attribuisce il 100% del credito al primo touchpoint con cui l'utente ha interagito. Utile per valutare la capacità di un canale di generare awareness e avviare il percorso d'acquisto.
modello lineare: distribuisce il credito in modo uguale tra tutti i touchpoint lungo il percorso di conversione. Riconosce il contributo di ogni fase.
modello a decadimento temporale: assegna un credito maggiore ai touchpoint più vicini temporalmente alla conversione. Il credito diminuisce man mano che ci si allontana dal momento della conversione.
modello a posizione (a "u" o a "v"): attribuisce il 40% del credito al primo e all'ultimo touchpoint, distribuendo il restante 20% agli intermedi. Valorizza sia l'inizio che la fine del percorso.
modello data-driven attribution (dda - attribuzione basata sui dati): questo è il modello consigliato da google analytics 4 (ga4) e da google ads. Utilizza algoritmi di machine learning per analizzare i dati reali del vostro account e assegnare il credito in modo dinamico ai touchpoint, basandosi sul loro contributo incrementale alla conversione. è un modello flessibile e altamente personalizzato.

Finestre di conversione: perché il tempo conta

La finestra di conversione, o lookback window, definisce il periodo di tempo entro il quale un touchpoint viene considerato rilevante per una conversione. Se un utente interagisce con un annuncio oggi e converte tra 40 giorni, quella conversione verrà attribuita a quell'annuncio solo se la finestra di conversione è impostata per un periodo pari o superiore a 40 giorni.

Le piattaforme hanno finestre di conversione predefinite diverse:

google ads: spesso 30 giorni per i clic e 1 giorno per le visualizzazioni (view-through conversions), ma sono personalizzabili. Per ga4, le finestre sono diverse per acquisizione (30 giorni) e altri eventi (90 giorni).
meta ads: i valori predefiniti nel "gestione inserzioni" sono generalmente 7 giorni dal clic e 1 giorno dalla visualizzazione. Anche questi sono personalizzabili, ma spesso le aziende non lo fanno, generando discrepanze significative.

Immaginate uno scenario: un utente clicca su un annuncio meta, ma non converte. Dopo 8 giorni, clicca su un annuncio google e completa l'acquisto. Meta, con la sua finestra predefinita di 7 giorni, non attribuirà la conversione al suo annuncio, mentre google, con la sua finestra di 30 giorni, sì. Questa è una delle ragioni principali delle discrepanze.

Il divario tra google e meta: analisi delle differenze intrinseche

Le discrepanze tra i dati di google e meta non sono solo il risultato di diversi modelli di attribuzione o finestre di conversione, ma affondano le radici nelle loro filosofie di misurazione sottostanti e nelle restrizioni dettate dalle normative sulla privacy.

Google analytics 4 e l'approccio data-driven

Google analytics 4 (ga4) rappresenta un cambio di paradigma rispetto al suo predecessore, universal analytics. Ga4 è progettato per un mondo senza cookie di terze parti e si basa su un modello di misurazione event-driven, piuttosto che session-driven. Il suo modello di attribuzione predefinito è il data-driven, che, come abbiamo visto, è dinamico e apprende dai dati.

modellazione dei dati: ga4 utilizza il machine learning per colmare le lacune dei dati causate dalle restrizioni sulla privacy (es. Utenti che rifiutano i cookie, ios14.5+). Questo significa che il numero di conversioni visualizzato in ga4 include sia le conversioni misurate direttamente sia quelle stimate tramite modellazione.
misurazione user-centric: ga4 cerca di unificare il customer journey attribuendo eventi e conversioni a un singolo utente, anche se interagisce con il brand su dispositivi diversi.

Un esempio pratico: un e-commerce di moda analizza i dati di ga4 per le vendite del trimestre. Ga4 potrebbe mostrare 1.000 conversioni attribuite a google ads, di cui 150 sono "modellate" perché l'utente ha negato il consenso ai cookie. Questa modellazione è un vantaggio per avere una visione più completa, ma è fondamentale capirne l'impatto.

Meta ads e la misurazione basata sugli annunci

Meta ads (facebook ads), d'altra parte, è una piattaforma di self-service pubblicitario che si concentra sull'attribuzione delle conversioni direttamente ai suoi annunci. La sua filosofia è quella di dimostrare l'efficacia dei propri investimenti pubblicitari.

privacy e aggressività del tracciamento: con le recenti restrizioni sulla privacy (es. Att su ios), meta ha dovuto adattarsi. Il "aggregated event measurement" (aem) limita la capacità di tracciare tutti gli eventi e attribuisce solo 8 eventi con priorità più alta, con una finestra di conversione limitata a 7 giorni per il clic.
modellazione vs. Misurazione diretta: a differenza di ga4 che modella per colmare i vuoti, meta ads, pur utilizzando alcuni algoritmi di stima per le conversioni, tende ad essere più dipendente dalla misurazione diretta e dalla deduplicazione interna, che può essere compromessa dalle restrizioni.
view-through conversions: meta è notoriamente aggressivo nell'attribuzione delle conversioni "view-through", cioè quelle conversioni che avvengono dopo che un utente ha visualizzato (ma non necessariamente cliccato) un annuncio. Questo è un punto di attrito comune con google, che tende a valorizzare maggiormente l'interazione diretta tramite clic.

Ad esempio, un tour operator che promuove pacchetti vacanza su meta ads potrebbe registrare 50 prenotazioni attribuite a una campagna. Molte di queste potrebbero essere view-through conversions, per le quali l'utente ha visto l'annuncio ma non ha interagito direttamente prima di convertire altrove, magari digitando il nome del brand su google.